基于决策树的川滇地区地震序列类型判定特征重要性研究

作     者：赵小艳 蒋海昆 孟令媛 苏有锦 贺素歌 ZHAO Xiaoyan;JIANG Haikun;MENG Lingyuan;SU Youjin;HE Suge

作者机构：云南省地震局云南昆明650224 中国地震台网中心北京100045 

出 版 物：《地震研究》 (Journal of Seismological Research)

年 卷 期：2024年第47卷第3期

页      面：321-335页

学科分类：070801[理学-固体地球物理学] 07[理学] 0708[理学-地球物理学] 

基　　金：国家重点研发计划(2021YFC3000705-08) 云南省重点研发项目(社会发展专项)(202203AC100003) 

主　　题：地震序列类型 机器学习 特征参数 决策树 

摘      要：基于1966—2021年川滇地区225次5级以上地震目录、地震序列目录和历史地震震源机制资料,参考以往研究和震后趋势预测实践经验,构建了10个基于地震观测数据的机器学习序列类型判定特征样本数据集。基于地震序列分类定义,设置多震型、主余型、孤立型三类样本“标签。对样本进行不均衡处理、对特征参数进行缺失处理后,采用决策树模型对特征参数的重要性进行研究。结果显示:不同时间段特征参数重要性类别有一定差异,随着序列数据资料的增加,序列类型判断更倚重动态的序列数据资料;主震震源机制相关参数和主震参数对序列分类有较高的贡献率,序列参数对序列分类贡献率不高。整体而言,模型给出的结果与实际经验性预报方法较为一致。